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夏日的烈風的博客
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熟悉Redis的7個應用場景

2020年01月17日 14:28:32閱讀數:733博客 / 夏日的烈風的博客 / 歸檔

一:緩存——熱數據熱點數據(經常會被查詢,但是不經常被修改或者刪除的數據),首選是使用redis緩存,畢竟強大到冒泡的QPS和極強的穩定性不是所有類似工具都有的,而且相比于memcached還提供了豐富的數據類型可以使用,另外,內存中的數據也提供了AOF和RDB等持久化機制可以選擇,要冷、熱的還是忽冷忽熱的都可選。結合具體應用需要注意一下:很多人用spring的AOP來構建redis緩存的自動生產和清除,過程可能如下:Select 數據庫前查詢redis,有的話使用redis數據,放棄select 數據庫,沒有的話,select 數據庫,然后將數據插入redisupdate或者delete數據庫錢,查詢redis是否存在該數據,存在的話先刪除redis中數據,然后再update或者delete數據庫中的數據上面這種操作,如果并發量很小的情況下基本沒問題,但是高并發的情況請注意下面場景:為了update先刪掉了redis中的該數據,這時候另一個線程執行查詢,發現redis中沒有,瞬間執行了查詢SQL,并且插入到redis中一條數據,回到剛才那個update語句,這個悲催的線程壓根不知道剛才那個該死的select線程犯了一個彌天大錯!于是這個redis中的錯誤數據就永遠的存在了下去,直到下一個update或者delete。


二:計數器諸如統計點擊數等應用。由于單線程,可以避免并發問題,保證不會出錯,而且100%毫秒級性能!爽。命令:INCRBY當然爽完了,別忘記持久化,畢竟是redis只是存了內存!


三:隊列相當于消息系統,ActiveMQ,RocketMQ等工具類似,但是個人覺得簡單用一下還行,如果對于數據一致性要求高的話還是用RocketMQ等專業系統。由于redis把數據添加到隊列是返回添加元素在隊列的第幾位,所以可以做判斷用戶是第幾個訪問這種業務隊列不僅可以把并發請求變成串行,并且還可以做隊列或者棧使用

四:位操作(大數據處理)用于數據量上億的場景下,例如幾億用戶系統的簽到,去重登錄次數統計,某用戶是否在線狀態等等。想想一下騰訊10億用戶,要幾個毫秒內查詢到某個用戶是否在線,你能怎么做?千萬別說給每個用戶建立一個key,然后挨個記(你可以算一下需要的內存會很恐怖,而且這種類似的需求很多。。)好吧。這里要用到位操作——使用setbit、getbit、bitcount命令。原理是:redis內構建一個足夠長的數組,每個數組元素只能是0和1兩個值,然后這個數組的下標index用來表示我們上面例子里面的用戶id(必須是數字哈),那么很顯然,這個幾億長的大數組就能通過下標和元素值(0和1)來構建一個記憶系統,上面我說的幾個場景也就能夠實現。用到的命令是:setbit、getbit、bitcount

五:分布式鎖與單線程機制驗證前端的重復請求(可以自由擴展類似情況),可以通過redis進行過濾:每次請求將request Ip、參數、接口等hash作為key存儲redis(冪等性請求),設置多長時間有效期,然后下次請求過來的時候先在redis中檢索有沒有這個key,進而驗證是不是一定時間內過來的重復提交秒殺系統,基于redis是單線程特征,防止出現數據庫“爆破”全局增量ID生成,類似“秒殺”

六:最新列表例如新聞列表頁面最新的新聞列表,如果總數量很大的情況下,盡量不要使用select a from A limit 10這種low貨,嘗試redis的 LPUSH命令構建List,一個個順序都塞進去就可以啦。不過萬一內存清掉了咋辦?也簡單,查詢不到存儲key的話,用mysql查詢并且初始化一個List到redis中就好了。

七:排行榜誰得分高誰排名往上。命令:ZADD(有續集,sorted set)

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